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本发明提供了一种基于深度强化学习的容器化微服务编排系统及方法，基于本发明提出的“延迟奖励策略”和“延迟奖励匹配深度Q学习算法”构建的，一共包含五个模块，系统信息获取模块，奖励生成模块，延迟奖励匹配模块，强化学习训练模块，决策模块和两个缓存，临时经验缓存和全局经验缓存。系统信息获取模块用于获取边缘节点环境的状态信息，奖励生成模块用于计算延迟奖励，延迟奖励匹配模块用于解决经验的配对问题，强化学习训练模块用于训练DeepQ‑NetWork，决策模块用于控制智能体做出决策。本发明的有益效果是：有效地解
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116582407 A (43)申请公布日 2023.08.11 (21)申请号 202310387279.2 (22)申请日 2023.04.11 (71)申请人 之江实验室 地址 311100
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